## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869 (Print), ISSN: 2460-4038 (Online) journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v18i1.7232

## Perbandingan Performansi Teknik Klasifikasi Breakdown Mesin pada Proses Produksi Pembuatan Battery Mobil
Iveline Anne Marie 1a , Lukmanul Hakim 1b , Dedy Sugiarto 2c , Winnie Septiani 1d
Abstract. Data mining is useful in finding interesting patterns of hidden information in a database with specified algorithms.  Management  of  uncertainty  in  the  automotive  industry  supply  chain,  with  case  data  at  PT  QQQ  that produce car  batteries,  classification  techniques  are  used to  manage uncertainty  in  the  case  of  engine  breakdown. Based on the utilization of classification techniques, performance comparison analysis was carried out from several methods, namely Decision Tree, Bagging, Boosting and Random Forest. The research data is divided into testing data (75%) and training data (25%). This study uses Software R for analysis needs. The need for testing the goodness of the model uses package (caret) help to see the value of accuracy, sensitivity and specificity. The analysis shows that the Random Forest and Bagging method is superior compared to the Decision Tree and Boosting methods based on accuracy criteria,  while  the  sensitivity  criteria,  Bagging  and  Boosting methods are  superior to  Random Forest  and DecisionTree. The lowest sensitivity value is owned by the Decision Tree Method, which indicates that the ability of the method is weak in predicting very few classes.
Keywords: classification technique, accuracy, sensitivity, specificity.
Abstrak. Data mining bermanfaat dalam menemukan pola yang menarik dari informasi yang tersembunyi didalam suatu database dengan algoritma-algoritma yang ditentukan.  Pengelolaan ketidakpastian pada rantai pasok industri otomotif,  dengan  data  kasus  pada  PT  QQQ  yang  menghasilkan  battery  mobil,  digunakan  teknik  klasifikasi  untuk mengelola  ketidakpastian  pada  kasus  Breakdown  mesin.    Berdasarkan  pemanfaatan  teknik  klasifikasi,  dilakukan analisis  perbandingan  performansi  dari  beberapa  metode,  yakni  Decision  Tree,  Bagging,  Boosting  dan  Random Forest.    Data  penelitian  dibagi  menjadi  data  testing  (75%)  dan  data  training  (25%).    Penelitian  ini  menggunakan Software R untuk kebutuhan analisis.  Kebutuhan pengujian kebaikan model menggunakan bantuan package (caret) untuk melihat nilai akurasi, sensitifitas dan spesifisitas.  Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Random Forest dan  Bagging  unggul  dibandingkan  metode  Decision  Tree  dan  Boosting  berdasarkan  kriteria  akurasi,  sedangkan untuk  kriteria  sensitifitas,  metode  Bagging  dan  Boosting  lebih  unggul  dibandingkan  Random  Forest  dan DecisionTree.  Nilai sensitifitas terendah dimiliki oleh Metode Decision Tree, yang menandakan bahwa kemampuan metode tersebut lemah dalam menduga kelas yang jumlahnya sangat sedikit.
Kata Kunci: teknik klasifikasi, akurasi, sensitifitas, spesifisitas.

## I. P ENDAHULUAN
1
Kerangka  kerja  konseptual  risiko  rantai pasokan dikembangkan berdasarkan sintesis dari
1
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Kampus A, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat 11440, Indonesia.
2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti,Kampus A, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat 11440, Indonesia.
a email: iveline.annemarie@trisakti.ac.id
b email: lukmanul.hakim@trisakti.ac.id
c email: dedy@trisakti.ac.id
d email: winnie_septiani@trisakti.ac.id
Diajukan: 29-11-2019 Diperbaiki: 16-04-2019 Disetujui: 18-05-2019
berbagai  sudut  pandang  literatur,  dimana  risiko rantai  pasok  dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu risiko  makro  (bencana  yang  dapat  disebabkan oleh  manusia  ataupun  dikarenakan  alam)  dan risiko  mikro  (operasional).    Sesuai  dengan kerangka  kerja  konseptual  tersebut,  risiko  rantai pasok  didefinisikan  sebagai  kemungkinan  dan dampak  dari  kejadian  atau  kondisi  yang  tidak diduga  secara  makro  dan/atau  mikro  yang mempengaruhi berbagai bagian dari rantai pasok yang  menyebabkan  terjadinya  kegagalan  pada tingkat  operasional,  taktis,  ataupun  strategis. Risiko  mikro  dapat  dibagi  menjadi  empat  sub kategori,  yaitu:  risiko  permintaan  ( supply  side ), risiko  manufaktur  ( manufacture  side )  dan  risiko pasokan  ( supply  side ),  serta  risiko  infrasruktural ( infrastructure side ).  Risiko manufaktur mengacu pada kejadian atau situasi buruk pada perusahaan
yang mempengaruhi kemampuan internal mereka untuk menghasilkan barang dan jasa, kualitas dan ketepatan waktu produksi, serta profitabilitas (Ho, 2015).
Data  mining adalah  sebuah  proses  pencarian secara  otomatis  informasi  yang  berguna  dalam tempat  penyimpanan  data  berukuran  besar. Teknik-teknik data mining dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam menemukan  informasi  ( information  retrieval) . Peran  utama dari  data mining yaitu  menemukan pola  yang  menarik  dari  informasi  yang tersembunyi  didalam  suatu database dengan algoritma-algoritma  yang  ditentukan.    Saat  ini, teknik  data mining banyak  digunakan  untuk mengumpulkan, mengesktrak data serta menganalisis  data  dalam  jumlah  yang  sangat besar  (Sulastri  &  Gufroni,  2017).    Pemanfaatan teknik-teknik data mining makin banyak diminati oleh  para  peneliti.    Beberapa  teknik-teknik  data mining antara  lain  klasifikasi  dan clustering (Petree, 2013).
Teknik  klasifikasi  merupakan  proses menemukan  model  (fungsi)  yang  mampu menjelaskan  dan  membedakan  kelas-kelas  atau konsep,  dengan  tujuan  agar  model  yang diperoleh
dapat
digunakan untuk memprediksikan  kelas  atau  objek  yang  memiliki label  kelas  tidak  diketahui.    Model  yang diturunkan didasarkan pada analisis dari pelatihan data,  yaitu  objek  data  yang  memiliki  label  kelas yang  diketahui  serta    dapat  direpresentasikan dalam  berbagai  bentuk,  seperti  aturan if-then ataupun  pohon  keputusan  (Tan,  2006).    Teknik klasifikasi yang saat  ini banyak digunakan antara lain adalah decision tree. Teknik klasifikasi dalam data mining dikategorikan  sebagai supervised learning dengan  tujuan  memprediksi  kategori yang  tidak  diketahui  dalam  data.    Metode  ini adalah metode prediksi  dalam data  mining yang seringkali  digunakan  karena  mudah  dalam interpretasi  model  yang  dihasilkan  (Tan,  2006). Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  pada  penerapan teknik klasifikasi.
Dengan  mempertimbangkan  dinamika  dan ketidakpastian pasar yang tinggi  pada perusahaan  industri  otomotif,  kajian  dilakukan mengenai  gangguan  pada  sistem  produksi
perusahaan otomotif, PT XYZ.
Dengan menggunakan teknik diketahui bahwa gangguan dominan dalam  proses produksi pada PT  XYZ  berasal  dari  proses casting .    Rancangan model pengendalian gangguan untuk perusahaan terdiri  dari  sub-model  tingkat  risiko  gangguan untuk  mengetahui  tingkat  risiko  gangguan rendah,  sedang,  atau  tinggi.  Sub-model  status aksi  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah gangguan  tersebut  membutuhkan  tindakan segera  atau  tidak  atau  hanya  pemantauan.  Sub- model  tindakan  pengendalian  gangguan  untuk mengetahui  tindakan  pengendalian  yang  akan digunakan  dan  sub-model  perhitungan safety stock untuk  mengetahui  kebijakan  persediaan pengaman  berdasarkan  gangguan  yang  terjadi (Marie dkk., 2017).
Terkait  pemanfaatan  teknik  klasifikasi,  telah dilakukan  juga  penelitian  yang  menghasilkan rancangan  sistem  aplikasi  dengan  model keputusan  matriks  risiko  yang  memanfaatkan algoritma decision tree dan algoritma naive Bayes untuk  membantu  pengambil  keputusan  untuk mengetahui  tingkat  risiko  kegagalan  sistem transformator  supaya  dapat  menentukan  solusi lebih  lanjut  terkait  pemeliharaan  transformator pada Divisi X PT Y (Marie dkk., 2016).
Teknik decision  tree termasuk  dalam kelompok  teknik  klasifikasi  tunggal.    Kelemahan dari  teknik  klasifikasi  tunggal  adalah  sangat rentan  pada  data  yang  tidak  seimbang, dikarenakan  teknik  klasifikasi  tunggal  lebih memfokuskan  pada  kelas  mayoritas  dan cenderung akan mengabaikan informasi yang ada pada  kelas  minoritas.    Berikutnya,  para  peneliti mencoba  untuk  menemukan  teknik  baru,  salah satunya  adalah  teknik ensemble yang  dipercaya mampu  menangani  berbagai  macam  tipe  data. Teknik ensemble yang  banyak  digunakan  adalah metode bagging dan metode boosting . Metode bagging diperkenalkan  oleh  Breiman pada  tahun  1996,  memiliki  dua  tahapan  yaitu bootstrap untuk  pengambilan  data  dan aggregating untuk  menggabungkan  banyak  nilai dugaan menjadi satu dugaan (Sartono & Syafitri, 2010).    Metode bagging merupakan  metode ensemble kegunaannya  masih  banyak  diminati peneliti,  khususnya  kasus  ketidakseimbangan
data.
Algoritma decision  tree adalah  lemah terhadap data dengan tingkat ketidak seimbangan yang tinggi, sementara pemanfaatan metode  berbasis bagging memiliki  nilai  akurasi dan  nilai  sentifititas  relatif  sama.    Hal  itu menunjukkan  metode  berbasis bagging kuat terhadap  data  dengan  ketidakseimbangan  yang tinggi.    Selain  itu,  algoritma decision  tree cenderung membutuhkan proses komputasi yang lebih  cepat  jika  dibandingkan  dengan  metode berbasis bagging (Hakim dkk., 2017).
Kemampuan  metode bagging adalah  untuk meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dengan  baik serta  dapat  menangani  kasus  dengan  tingkat kompleksitas  yang  tinggi  dengan  melengkapi penelitian  sebelumnya  (Fernanda  &  Otok,  2012). Disimpulkan  bahwa  penerapan bagging dan boosting mampu  meningkatkan  hasil  klasifikasi pada berbagai iterasi.
Perkembangan  metode boosting sudah mengalami banyak modifikasi yang membuktikan bahwa  penggunakan  metode boosting pada berbagai  ilmu  makin  banyak  diminati.    Selain metode bagging dan boosting ,  akhir-akhir  ini muncul teknik yang cukup populer yaitu random forest.
Random  forest merupakan  salah  satu  teknik klasifikasi  yang  masih  terbilang  baru,  jika dibandingkan  dengan  metode bagging dan metode boosting .    Metode random  forest bertujuan  untuk  memperbaiki  pendugaan  dari metode bagging (Breimen,  2001).    Perbedaan metode random forest dan metode bagging pada dasarnya  tidak  terlalu  jauh,  hanya  berbeda pada tahapan random  sub-setting- nya.    Perbedaan sub-setting pada metode random forest tersebut menghasilkan pohon yang berbeda-beda, sedang pada metode bagging menghasilkan pohon yang relatif  sama.    Tujuan  dari  Breimen  yaitu  ingin memperkecil  korelasi  antar  pohon  (Hastie  dkk., 2008).
Perbedaan  metode boosting dengan  metode bagging dan  metode random  forest yang  terdiri dari  banyak  pohon  dari  masing-masing  gugus data  adalah  pada  metode bagging dan  metode random  forest ,  untuk  mendapatkan  hasil  akhir akan  dilakukan  prediksi  gabungan,  sedangkan
pada metode boosting cukup menggunakan satu pohon  akan  tetapi  setiap  ada  kesalahan  dari masing-masing  pohon  tersebut  akan  diberikan bobot  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih optimal sebanyak n kali. Terkait  penggunaan  metode random  forest juga  telah  dilakukan  beberapa  penelitian. Penerakan  metode random  forest dan  metode decision tree pada 20 data set mendapatkan hasil, bahwa secara keseluruhan metode random forest lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metode decision tree pada data dengan jumlah observasi yang  banyak,  sedangkan  pada  jumlah  observasi yang sedikit.  Kemampuan metode random forest tidak jauh berbeda dengan metode decision tree (Ali dkk., 2012),
Selanjutnya,  untuk  menangani  permasalahan pada
teknik klasifikasi tunggal, telah dikembangkan  teknik resampling meliputi  teknik over sampling (menambahkan/mereplikasi contoh  pada  kelas  minoritas)  dan  teknik under sampling (mengeliminasi  contoh  pada  kelas mayoritas)  atau  gabungan  dari  kedua  metode tersebut,  untuk  mengurangi  rentan  pada  data yang tidak seimbang.  Kedua teknik tersebut juga memiliki kekurangan.  Teknik oversampling dapat mengakibatkan  terjadinya overfitting ,  sedangkan teknik undersampling mengakibatkan  hilangnya beberapa  informasi  dari  data  (Elrahman  & Abraham, 2013).
Selanjutnya,  penerapan  metode ensemble bagging dan  metode boost serta  algoritma pengklasifikasi naive  Bayes untuk  menangani kelas  tidak  seimbang  mendapatkan  hasil  bahwa teknik ensemble dengan  algoritma bagging mampu meningkatkan sensitivitas secara signifikan  (Saifuddin  &  Wahono,  2015).    Namun berdasarkan  penerapan  metode random  forest untuk  menganalisis  data  terkait  perbandingan beberapa metode didapatkan hasil bahwa secara keseluruhan  metode random  forest mampu mengungguli  ketiga  metode  lainnya  khususnya pada  jumlah training data  yang  sangat  banyak (Lowe & Kulkari, 2015). Penerapan  metode bagging dan boosting pada  beberapa  algoritma  klasifikasi  diantaranya: decision  tree dan random  forest mendapatkan hasil  bahwa  pada  jumlah  sampel  yang  relatif
Marie dkk. / Perbandingan Performansi Teknik Klasifikasi Breakdown Mesin......  JITI, Vol. 18(1), Jun 2019, 33-41
besar, decision  tree lebih  baik  jika  dibandingkan dengan random  forest .    Metode random  forest bertindak  sebagai  rata-rata hasil  dari kedua data sets , dimana pada tahapan penggabungan kedua dengan  metode bagging dan  metode boosting , metode random forest lebih unggul dibandingkan dengan metode decision tree pada jumlah data yang sedikit.  Untuk jumlah data yang banyak, decision tree dengan gabungan bagging lebih  unggul  jika  dibandingkan  dengan  metode lainnya,  yang  menandakan  bahwa  metode bagging dan boosting mampu  meningkatkan hasil klasifikasi (Singh & Kumar, 2016). Penerapan  metode bagging dalam  bidang ilmu bioinformatics yang  dilakukan  membahas tentang  metode bagging yang  digabungkan fuzzy  rule-based  classification untuk  menangani data multiclass , baik  itu  dari  segi  peningkatan akurasi maupun penangan data yang berdimensi tinggi.    Dari  penelitian  tersebut  didapatkan kesimpulan  bahwa  secara  keseluruhan  metode bagging mampu meningkatkan akurasi klasifikasi dengan  baik  serta  dapat  menangani  kasus dengan tingkat kompleksitas yang tinggi (Cordon dkk., 2008).
Hasil evaluasi metode boosting dan bagging mendapatkan  hasil  bahwa  secara  umum kekurangan  dari  metode boosting yaitu  pada data  dengan  kompleksitas  yang  tinggi,  metode boosting akan  cenderung  terjadi overfitting (Ganatra & Kosta, 2010).
PT  QQQ  adalah  perusahaan  penghasil komponen otomotif yaitu battery pada kendaraan bermotor.    Perusahaan  memproduksi  dua  jenis varian  utama aki, yaitu:  aki  mobil  (AMB)  dan  aki motor (MCB).  Aki mobil terbagi menjadi tiga tipe, yaitu tipe MFDS ( maintenance free ), tipe premium dan  tipe hybrid .      Sedangkan  untuk  jenis  aki motor, memiliki dua jenis varian utama yaitu: tipe premium  dan  tipe  VRLA  ( valve  regulated  lead acid )  atau  lebih  akrab  disebut  aki  kering. Breakdown mesin  menjadi  bagian  dari  risiko manufaktur yang mempengaruhi kinerja PT. QQQ. Untuk  membantu  perusahaan  meminimasi  risiko manufaktur  yang  terjadi,  dilakukan  pemanfaatan teknik  klasifikasi  untuk  data breakdown mesin pada  PT.  QQQ,  sehingga  dapat  membantu perusahaan  mengeksplorasi  data breakdown
mesin  dan  berikutnya  dapat  dilakukan  analisis model  yang  diperoleh  untuk  memprediksikan kelas  atau  objek  yang  memiliki  label  kelas  tidak diketahui.
Pada  artikel  ini,  beberapa  teknik  klasifikasi akan dicobakan untuk melihat teknik yang paling efektif  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  yang juga  akan  dilengkapi  pembahasannya  dengan beberapa  kajian  literatur  untuk  membuktikan kekurangan dari masing-masing teknik.
Teknik-teknik  klasifikasi  yang  akan  digunakan adalah  metode decision  tree ,  metode bagging , metode boosting , dan  metode random  forest , yang  dibandingkan  efektivitasnya  berdasarkan kasus  pada  PT  QQQ,  perusahaan  penghasil komponen otomotif.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui faktor-faktor  pendorong  berinvestasi  dari  para investor  di  galeri  investasi.    Eksplorasi  terhadap faktor-faktor ini dilakukan dengan menggunakan kombinasi  dari  data  sekunder  dan  data  primer. Data  sekunder  diperoleh  dari  penelitian- penelitian  terdahulu  yang  relevan.    Sementara data  primer  diperoleh  dari  wawancara  dengan pihak investor galeri investasi dan pihak BEI yang kemudian  diolah  dengan  menggunakan  metode penelitian  kualitatif.    Hal  ini  dilakukan  untuk menjamin  bahwa  faktor-faktor  yang  dihasilkan memang  sudah  benar-benar  mencakup  hal-hal krusial  untuk  peningkatan  minat  berinvestasi  di galeri investasi.
Terkait
kebutuhan
pengelolaan ketidakpastian  pada  rantai  pasok  industri otomotif, dengan menggunakan data kasus pada PT  QQQ yang  menghasilkan battery mobil, pada penelitian  ini  digunakan  teknik  klasifikasi  untuk mengelola ketidakpastian dengan memanfaatkan kasus breakdown mesin.    Berdasar  pemanfaatan teknik  klasifikasi  ingin  diketahui  hasil  analisis perbandingan  performansi  dari  beberapa  teknik klasifikasi yakni decision  tree , bagging, boosting, dan random  forest .    Tahapan  penelitian  dimulai dengan  kegiatan  pengumpulan  data  yang dilanjutkan  dengan  pengelompokan  untuk  data atribut  yang  dianalisis.    Berikutnya,  data  hasil
pengumpulan  data breakdown mesin  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  data testing dan  data training .    Data training yang  digunakan  untuk membuat  model  sebanyak  75%,  sedangkan  data testing digunakan untuk melihat kebaikan model sebanyak  25%.    Metode  ini  memudahkan  para peneliti  dalam  mengambil  keputusan  baik  itu dalam proses prediksi maupun melihat pola yang terjadi. Software yang digunakan pada analisis ini yaitu software R  dengan  bantuan  beberapa package ,  seperti package  rpart untuk  teknik klasifikasi decision  tree , package  adabag untuk teknik  klasifikasi bagging dan boosting ,  dan terakhir package  randomforest untuk  teknik klasifikasi random  forest .    Pengujian  kebaikan model pada penelitian ini menggunakan bantuan package untuk  melihat  nilai  akurasi,  sensitifitas dan spesifisitas atau confusion matrix .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
PT  QQQ  memiliki  KPI  untuk  Divisi Maintenance sebagai berikut:
1. Mean  time  to  repair (MTTR)  dapat  diturunkan dari 0,53 jam menjadi 0,34 jam.
2. Breakdown time dapat diturunkan dari 148  jam menjadi 108 jam.
Untuk  mencapai  KPI  Divisi Maintenance , perusahaan  melakukan  pencatatan  kerusakan mesin  yang  terjadi.    Data  pada  Tabel  1  adalah data  contoh  kerusakan  mesin  yang  terjadi  pada bulan Januari 2018.
Pada penelitian ini dilakukan analisis deskriptif untuk  melihat  sebaran  data  apakah  data  yang
akan dianalisis memiliki kelas yang seimbang atau tidak.    Gambar  1  dan  Gambar  2  merupakan gambaran  mengenai  analisis  deskriptif  dari  data breakdown yang terjadi pada Divisi Maintenance. Jika  diperhatikan  grafik  pada  Gambar  1, diketahui bahw lama  perbaikan kerusakan  mesin dapat  diselesaikan  dengan  waktu  relatif  singkat, diikuti  dengan  lama  perbaikan  sedang  dan yang terakhir  yang  paling  sedikit  adalah  lama perbaikan kerusakan mesin yang lama.
Gambar  2  menjelaskan  distribusi  waktu terjadinya  kerusakan.  Perusahaan  menerapkan sebanyak  3 shift kerja.    Kerusakan  mesin  yang terjadi tertinggi berlangsung pada shift 1 dengan jumlah kerusakan sebanyak 138, kemudian shift 3 dengan jumlah 92, dan yang terakhir yaitu shift 2 dengan jumlah kerusakan 84.
Selain  itu,  berdasarkan  hubungan  antara kerusakan  mesin  yang  terjadi  dengan shift terjadinya  kerusakan  berikut  ini adalah  informasi mengenai  distribusi  jenis  kerusakan  yang  terjadi yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada Gambar 3 terlihat bahwa jenis kerusakan tertinggi  terdapat  pada  mekanik  sebanyak  171, listrik  sebanyak  104, pneumatic sebanyak  31, hydraulic sebanyak  6,  dan  motor  sebanyak  2. Informasi  yang  terakhir  yaitu  mengenai  tingkat resiko pada data breakdown .
Gambar  4  adalah  grafik  yang  menampilkan informasi  mengenai  tingkat  resiko  pada  data breakdown .    Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa kerusakan  mesin  dengan  tingkat  risiko  yang tinggi masih mendominasi yaitu sebesar 226 dan
Tabel 1. Contoh data kerusakan mesin pada bulan Januari 2018
Tanggal Shift What? Tingkat Risiko Durasi (menit) Jenis Kerusakan 3-Jan 1 Kabel auto conveyor m/c 49-50 Rendah 30 Mekanik 4-Jan 1 Belt conveyor kepanjangan Rendah 30 Mekanik 4-Jan 2 Belt panjang mc 36 putus Rendah 30 Mekanik 5-Jan 1 M/c 50 belt pendek sobek Rendah 20 Mekanik 8-Jan 2 Heater leadel tidak ada ampere Rendah 20 Mekanik 8-Jan 3 Heater POT trip Rendah 30 Mekanik 9-Jan 2 M/c 29 belt panjang putus Rendah 15 Mekanik 10-Jan 1 Peluncur dan pendorong mold m/c 53 rusak Sedang 60 Mekanik 11-Jan 1 Kawat lifter putus Rendah 30 Mekanik 11-Jan 2 Roll bekt pendek lepas Rendah 30 Mekanik 11-Jan 3 M/c 15 temp top mould ampere error Rendah 15 Mekanik 12-Jan 3 As auto conveyor patah Tinggi 600 Mekanik
Marie dkk. / Perbandingan Performansi Teknik Klasifikasi Breakdown Mesin......  JITI, Vol. 18(1), Jun 2019, 33-41
sisanya  adalah  kerusakan  dengan  tingkat  resiko yang rendah sebesar 88.
Berikutnya,  dilakukan  pengolahan  data kerusakan mesin dengan menggunakan Software R  dan  menghasilkan  pohon  keputusan  sesuai dengan Gambar 5.
Pohon klasifikasi pada Gambar 5 memberikan beberapa informasi yang menarik, diantaranya:
1. Kerusakan dengan waktu  perbaikan  lama dan sedang biasanya tingkat resiko yang dihasilkan tinggi yaitu sebesar 100%.
2. Kerusakan  dengan  waktu  perbaikan  singkat dan jenis kerusakan Hydraulic memiliki tingkat resiko tinggi dengan probabilitas 100%.
3. Kerusakan  dengan  waktu  perbaikan  singkat, jenis  kerusakan  listrik,  mekanik, pneumatic memiliki  tingkat  resiko  tinggi  dengan probabilitas sebesar 67,96%.
4. Kerusakan  dengan  waktu  perbaikan  singkat, jenis kerusakan listrik, mekanik dan pneumatic ,
bila terjadi pada shift satu maka tingkat resiko yang  dihasilkan  tinggi  dengan  probabilitas 73%.
5. Kerusakan  dengan  waktu  perbaikan  singkat, jenis kerusakan listrik, mekanik dan pneumatic bila  terjadi  pada shift dua  dan  tiga  maka tingkat  resikonya  adalah  tinggi  dengan probabilitas sebesar 63.63%.
6. Kerusakan  dengan  waktu  perbaikan  singkat, jenis  kerusakan pneumatic yang  terjadi  pada shift dua dan tiga akan memiliki tingkat resiko yang tinggi dengan probabilitas sebesar 59%.
7. Kerusakan dengan waktu perbaikan singkat dan jenis  kerusakan  mekanik  yang  terjadi  pada shift tiga memiliki tingkat resiko tinggi dengan probabilitas sebesar 69.23%.
8. Kerusakan dengan waktu perbaikan singkat dan jenis kerusakan mekanik bila terjadi pada shift dua  dan  tiga  maka  tingkat  resiko  rendah dengan probabilitas sebesar 75%.
Untuk dapat
memenuhi KPI Divisi Maintenance , dengan mempertimbangkan aturan yang  dihasilkan  dari  Pohon  Keputusan,
Gambar 4. Tingkat resiko kerusakan
Gambar 5. Pohon klasifikasi/ decision tree Gambar 1. Lama perbaikan kerusakan
Gambar 2. Shift kerja saat terjadinya kerusakan
Gambar 3. Jenis kerusakan
perusahaan dapat  memanfaatkan  informasi  yang dihasilkan  dengan  mencari  alternatif-alternatif strategi kebijakan perawatan mesin.
Tahapan  penelitian  selanjutnya  menghasilkan data  perbandingan  kinerja  untuk  beberapa metode  teknik  klasifikasi  yang  digunakan,  yaitu metode decision  tree ,  metode bagging, metode boosting dan  metode random  forest .    Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Metode yang memiliki akurasi tertinggi adalah metode random  forest dan  metode bagging . Kedua  metode  tersebut  memiliki  nilai  akurasi yang  sama.    akan  tetapi  nilai  sensitivitas  dan spesifisitasnya menunjukkan hasil yang berbeda.
Selanjutnya,  kemampuan  metode bagging menebak  kelas  yang  resiko  tinggi  dengan benar sebesar 97,1%, sementara metode random forest sebesar  88,89%.    Metode random  forest unggul dalam  menebak  kelas  dengan  resiko  rendah (spesifisitas)  sebesar  97,14%  berbeda  dengan metode bagging yang  hanya  mampu  menebak sebesar 90%.
Berikutnya  nilai  akurasi  metode decision  tree dan  metode boosting memiliki  nilai  yang  sama yaitu  sebesar  93,67%.    Perbedaaan  yang mencolok  terletak  pada  nilai  sensitifitas.    Nilai sensitifitas terendah diantara semua metode yaitu metode boosting sebesar  75%.  Hal  ini
menandakan  bahwa  kemampuan  menebak  kelas yang  jumlahnya  sangat  kecil  masih  terbilang rendah.  Kemudian yang terakhir nilai spesifisitas kedua  metode  tersebut tidak berbeda  jauh yaitu metode decision tree sebesar 96,88% dan metode boosting sebesar 98.41%.
Gambar  6  menggambarkan  tingkat  akurasi, sensitifitas  dan  spesifisitas  pada  masing-masing metode.    Diagram  batang  berwarna  biru memberikan informasi mengenai nilai akurasi dari masing-masing  metode.    Secara  global  terlihat, bahwa  keempat  metode  tersebut  memiliki  nilai akurasi  yang  terbilang  tinggi  yaitu  semuanya berada  diatas  nilai  90%.    Akan  tetapi  jika diperhatikan  diagram  batang  yang  berwarna merah  atau  nilai  sensitifitas,  metode bagging mengungguli  metode  yang  lainnya  dan  yang paling kecil nilainya adalah metode boosting . Kemudian  diagram  batang  berwarna  hijau memberikan informasi mengenai nilai spesifisitasnya atau kemampuan metode tersebut menebak  kelas  dengan  tingkat  resiko  rendah dengan  benar.    Hasilnya  menunjukkan  bahwa metode decision  tree, metode boosting dan
Gambar 6. Grafik perbandingan metode
Tabel 3. Perbandingan kekurangan dan kelebihan masing-masing metode
Metode Kekurangan Kelebihan Decision tree Lemah pada data yang tidak seimbang  (Hakim dkk, 2017) Kuat pada kelas yang banyak (Singh & Kumar, 2016) Proses komputasi yang lama (Hakim dkk, 2017) Proses komputasi yang cepat (Hakim dkk, 2017) Bagging Lemah pada data yang terdapat missing value (Cordon dkk, 2008) Kuat pada data dengan kelas yang tidak seimbang (Hakim dkk, 2017) Mampu meningkatkan akurasi pada kelas minoritas (Saifuddin & Wahono, 2015) Boosting Lemah pada data dengan kompleksitas yang tinggi (Ganatra & Kosta, 2010) Mampu meningkatkan hasil klasifikasi (Fernanda & Otok, 2012) Random Forest Lemah pada jumlah data yang sedikit (Ali dkk, 2012) Unggul pada jumlah data yang banyak (Lowe & Kulkari, 2015) Tabel 2. Perbandingan metode Metode Akurasi  Sensitifitas  Spesifisitas Decision Tree 93.67 80 96.88 Bagging 96.2 97.1 90 Boosting 93.67 75 98.41 Random Forest 96.2 88.89 97.14
metode random  forest memiliki  kemampuan yang  hampir  sama,  dan  nilai  yang  paling  kecil terdapat pada metode bagging . Tabel  3  menunjuk  perbandingan  kekurangan dan  kelebihan  pada  masing-masing  metode didapatkan  hasil  yang  sama  dengan  penelitian yang dilakukan saat ini.  Diketahui bahwa metode bagging dan  metode boosting serta  metode random  forest memiliki  komputasi  yang  lebih lama, jika dibandingkan dengan metode decision tree .  Selain itu, secara keseluruhan metode yang berbasis ensemble seperti  metode bagging, metode boosting dan  metode random  forest secara keseluruhan lebih
unggul jika dibandingkan  dengan  metode decision  tree , khususnya  dalam  memprediksi  kelas  dengan jumlah yang sedikit atau minoritas
Hasil  perbandingan  metode decision  tree, metode bagging, metode boosting dan  metode random  forest menunjukkan  kelebihan  dan kekurangan untuk masing-masing metode sesuai dengan Tabel 3.

## IV. S IMPULAN
Berdasarkan  analisis  perbandingan  dapat ditarik  kesimpulan bahwa  metode random forest dan  metode bagging secara  keseluruhan  adalah unggul  dibandingkan  dengan  metode decision tree dan  metode boosting berdasarkan  kriteria akurasi.    Sedangkan  untuk  nilai  sensitifitas, metode bagging dan  metode boosting menghasilkan  kinerja  lebih  baik  dibandingkan metode random forest dan metode decision tree . Untuk  kriteria  sensitifitas  metode decision  tree memiliki  nilai  terendah  menandakan  bahwa kemampuan  metode  ini  lemah  dalam  menebak kelas  yang  jumlahnya  sangat  sedikit  yaitu  kelas dengan resiko yang tinggi.  Berikutnya, diketahui bahwa  nilai  spesifisitas  keempat  metode  adalah tinggi  >  90%  (kemampuan  keempat  metode menebak  jumlah  banyak,  yaitu  resiko  rendah adalah sangat baik).
Untuk  penelitian  yang  selanjutnya,  agar  lebih menguatkan  informasi  mengenai  kekurangan serta  kelebihan  dari  masing-masing  metode, dapat  digunakan  beberapa data  set dalam melakukan perbandingan metode.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Makalah  ini  merupakan  hasil  penelitian  hibah yang  dibiayai  oleh  Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Masyarakat  Direktorat  Jenderal Penguatan Riset
dan Pengembangan Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi,  sesuai dengan Kontrak Penelitian Nomor: 011/KM/PNT/2018.    Penulis  sangat  berterima kasih  atas  semua  bantuan  data  dan  dukungan dari  pimpinan  dan  staf  PT.  GS Battery dan Lembaga  Penelitian  Universitas  Trisakti  atas terselenggaranya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
Ali,  J.;  Khan,  R.;  Ahmad,  N.;  Magsood,  I.  (2012). “Random  forests  and  decision  trees”. International Journal of Computer Science Issue , 9 (3), 272-278. Breiman,  L.  (1996).  “Bagging  predictors” .  Machine Learning . 24 , 123-140.
Breiman,  L.  (2001).  “Random  Forests”. Machine Learning, 45 (1), 5–32. Córdon, O.; Quirin, A.; Sanchez, L. (2008). “A first study on bagging fuzzy  rule-based  classification  systems with  multicriteria  genetic  selection  of  the component  classifiers”. International  Workshop  on Genetic and Evolving Fuzzy Systems , 11-16.
Elrahman, S.M.; Abraham,  A. (2013).  “A  review of  class imbalance  problem”. Journal  of  Network  and Innovative Computing , 1 , 332-340.
Fernanda,  J.W.;  Otok,  B.W.  (2012).  “Boosting  neural network dan boosting cart pada klasifikasi diabetes militus tipe II” .  Jurnal Matematika, 2 (2). Hakim,  L.;  Sartono,  B.;  Saefuddin,  A.  (2017).  “Bagging based ensemble classification method on imbalance datasets”. IJCSN - International Journal of Computer Science and Network , 6 (6).
Hastie,  T.J.;  Tibshirani,  R.J.;  Friedman,  J.H.  (2008). The Elements  of  Statistical  Learning:  Data-mining, Inference  and  Prediction .    Second  edition.    New York: Springer-Verlag
Ho, W.; Zheng, T.; Yildiz, H.; Talluri, S.  (2015).  “Supply chain  risk  management:  A  literature  review”. International  Journal  of  Production  Research ,  53 (16), 5031-5069.
Marie,  I.A.;  Sari,  D.K.;  Astuti,  P.;  Teorema,  M.  (2017). “Design  of  disturbances  control  model  at automotive  company” . IOP Conf . Series:  Materials Science and Engineering, 277 , #012020 Marie  I.A.;  Ariwibowo,  A.B.;  Saraswati;  Witonohadi,  A.
(2016). Determination  of  Failure  Risk  for
Transformer  System  Based  on  Classification Technique. Proceeding of 9 th International Seminar on Industrial Engineering and Management. Lowe,  B.;  Kulkarni,  A.  (2015).  “Multispectral  image analysis using random forest”. International Journal on Soft Computing (IJSC) . 6 (1), 1-14. Petre, P. (2013). “Data mining solutions for the business environment”. Database Systems Journal, 4 (4), 21-
29.
Saifuddin,  A.;  Wahono,  R.S.  (2015).  ”Penerapan  teknik ensemble  untuk  menangani  ketidakseimbangan kelas  pada  prediksi  cacat  software”. Journal  of Software Engineering . 1 (1), 28-37. Sartono, B.; Syafitri. (2010). “Metode pohon gabungan: solusi  pilihan  untuk  mengatasi  kelemahan  pohon regresi  dan  klasifikasi  tunggal”. Forum  Statistika dan Komputasi , 15 (1), 1-7.
Singh, A.; Kumar, A. (2016). “Application of bagging and boosting  for  all  the  classification  algorithms” . International Journal of Pharmacy and Technology , 8 (3). Sulastri,  H.;    Gufroni,  A.I.  (2017).  “Penerapan  data mining dalam pengelompokan penderita thalassaemia”. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , 3 (2), 299-305. Tan, P.-N.; Steinbach, M.; Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining . USA: Pearson Education, Inc.